LLECE: Taller de Análisis II
dacarras Marzo 2 de 2022
Librerias a instalar
# -------------------------------------------------------------------
# librerias
# -------------------------------------------------------------------
# Nota: instalar librerias manualmente.
#------------------------------------------------
# librerias para instalar librerias remotas
#------------------------------------------------
install.packages('devtools')
install.packages('remotes')
#------------------------------------------------
# libreria ERCE con datos
#------------------------------------------------
# algunos computadores requieren esta opcion, cuando tienen instalado git
credentials::set_github_pat()
# la presente libreria se encuentra en desarollado y no es de acceso libre
devtools::install_github(
'dacarras/erce',
auth_token = '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',
force = TRUE)
#------------------------------------------------
# librerías en uso
#------------------------------------------------
install.packages('tidyverse')
install.packages('mitools')
install.packages('survey')
install.packages('srvyr')
Codigo 1.1: abrir los datos
# forma rápida de abrir los datos
erce_a6 <- erce::erce_2019_qa6
# Listado de archivos
# Base de datos de estudiantes | # Base de datos de familias
# ERCE_2019_QA3.rds | # ERCE_2019_QF3.rds
# ERCE_2019_QA6.rds | # ERCE_2019_QF6.rds
# Base de datos de profesores | # Base de datos de directores
# ERCE_2019_QP3.rds | # ERCE_2019_QD3.rds
# ERCE_2019_QP6.rds | # ERCE_2019_QD6.rds
Codigo 1.2: Inspeccionar los datos
# muestra de 10 casos de la variable E6IT04
library(dplyr)
erce::erce_2019_qa6 %>%
dplyr::sample_n(10) %>%
dplyr::select(IDSTUD, IDSCHOOL, COUNTRY, E6IT04) %>%
erce::remove_labels() %>%
tibble::as_tibble()
## # A tibble: 10 × 4
## IDSTUD IDSCHOOL COUNTRY E6IT04
## <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 11000225 1100 MEX 1
## 2 11760121 1176 URY NA
## 3 10920127 1092 CRI 1
## 4 11990103 1199 SLV 1
## 5 12830102 1283 SLV 1
## 6 10890103 1089 GTM 1
## 7 10390105 1039 GTM 1
## 8 10330114 1033 PAN 1
## 9 10510115 1051 PAN NA
## 10 11290217 1129 SLV 1
# mostrar metadata en R
labelled::look_for(erce::erce_2019_qa6)
## pos variable label col_type values
## 1 IDSTUD Identificador del estudia~ dbl
## 2 IDCLASS Identificador del aula dbl
## 3 IDSCHOOL Identificador de la escue~ dbl
## 4 IDCNTRY Identificador del país dbl+lbl [32] Argentina
## [76] Brasil
## [170] Colombia
## [188] Costa Rica
## [192] Cuba
## [214] República Dominicana
## [218] Ecuador
## [222] El Salvador
## [320] Guatemala
## [340] Honduras
## [484] México
## [558] Nicaragua
## [591] Panamá
## [600] Paraguay
## [604] Perú
## [858] Uruguay
## 5 COUNTRY Acrónimo del país chr+lbl [ARG] Argentina
## [BRA] Brasil
## [COL] Colombia
## [CRI] Costa Rica
## [CUB] Cuba
## [DOM] Dominican Republic
## [ECU] Ecuador
## [GTM] Argentina
## [HND] Guatemala
## [MEX] Mexico
## [NIC] Nicaragua
## [PAN] Panama
## [PER] Peru
## [PRY] Paraguay
## [SLV] El Salvador
## [URY] Uruguay
## 6 STRATA Identificar del estrato d~ dbl
## 7 GRADE Grado dbl+lbl [3] Tercer grado
## [6] Sexto grado
## 8 QA6 Cuestionario Presente (Sí~ dbl+lbl [0] No
## [1] Sí
## 9 WT Peso total del estudiante dbl
## 10 WS Peso normalizado (escalad~ dbl
## 11 WI Peso al interior de la es~ dbl
## 12 WJ Peso de la escuela (en ca~ dbl
## 13 E6IT01 ¿Cuántos años tienes? dbl+lbl [1] 10 años o menos.
## [2] 11 años.
## [3] 12 años.
## [4] 13 años.
## [5] 14 años.
## [6] 15 años o más.
## 14 E6IT02 ¿Eres niña o niño? dbl+lbl [1] Niña
## [2] Niño
## 15 E6IT03_01 Madre. dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 16 E6IT03_02 Padre. dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 17 E6IT03_03 Hermanos. dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 18 E6IT03_04 Abuelos. dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 19 E6IT03_05 Tíos. dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 20 E6IT03_06 Otros. dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 21 E6IT04 ¿Qué idioma hablan en tu ~ dbl+lbl [1] <Lengua oficial>
## [2] <Lengua extranjera>
## [3] Otra lengua extranjer~
## [4] <Lengua indígena 1>
## [5] <Lengua indígena 2>
## [6] Otra lengua indígena.
## 22 E6IT05 ¿Perteneces a alguna etni~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 23 E6IT05A Si perteneces a una etnia~ dbl+lbl [1] <Pueblo originario 1>
## [2] <Pueblo originario 2>
## [3] <Pueblo originario 3>
## [4] <Pueblo originario 4>
## [5] <Pueblo originario 5>
## [6] Otro pueblo originari~
## 24 E6IT06 ¿Naciste en <país>? dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 25 E6IT06A Si NO naciste en <país>, ~ dbl
## 26 E6IT07 ¿Tu madre nació en <país>? dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## [3] No sé
## 27 E6IT08 ¿Tu padre nació en <país>? dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## [3] No sé
## 28 E6IT09 ¿Cuál es el nivel educati~ dbl+lbl [1] No tiene estudios.
## [2] <CINE-P 1-2> incomple~
## [3] <CINE-P 1-2> completa.
## [4] <CINE-P 3> incompleta.
## [5] <CINE-P 3> completa.
## [6] <CINE-P 4> incompleta.
## [7] <CINE-P 4> completa.
## [8] <CINE-P 5-6> incomple~
## [9] <CINE-P 5-6> completa.
## [10] <CINE-P 7-8> incompl~
## [11] <CINE-P 7-8> complet~
## [12] No sé / No aplica.
## 29 E6IT10 ¿Cuántos libros hay en tu~ dbl+lbl [1] No hay libros.
## [2] Hay 10 o menos.
## [3] Hay entre 11 y 20.
## [4] Hay entre 21 y 30.
## [5] Hay entre 31 y 50.
## [6] Hay más de 51 a 100.
## [7] Hay más de 100.
## 30 E6IT11_01 Me gusta ser parte de est~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 31 E6IT11_02 Me siento orgulloso de se~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 32 E6IT11_03 Me gusta venir a esta esc~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 33 E6IT11_04 Mis profesores me hacen s~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 34 E6IT12_01 ¿Tienes tu propio libro d~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 35 E6IT12_02 ¿Tienes tu propio libro d~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 36 E6IT12_03 ¿Tienes tu propio libro d~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 37 E6IT12_04 ¿Tienes tus propios cuade~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 38 E6IT12_05 ¿Tienes tus propios lápic~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 39 E6IT12_06 ¿Tienes tu propio computa~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 40 E6IT13_01 Se rieron de mi o me insu~ dbl+lbl [1] Nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 41 E6IT13_02 Me dejaron fuera de sus j~ dbl+lbl [1] Nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 42 E6IT13_03 Dijeron mentiras sobre mí. dbl+lbl [1] Nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 43 E6IT13_04 Me robaron algo. dbl+lbl [1] Nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 44 E6IT13_05 Me golpearon o me hiriero~ dbl+lbl [1] Nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 45 E6IT13_06 Me obligaron hacer cosas ~ dbl+lbl [1] Nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 46 E6IT13_07 Compartieron información ~ dbl+lbl [1] Nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 47 E6IT13_08 Me amenazaron. dbl+lbl [1] Nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 48 E6IT14 Antes de entrar a primer ~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 49 E6IT15 ¿Cuál es el nivel de educ~ dbl+lbl [1] <CINE-P 1>
## [2] <CINE-P 2>
## [3] <CINE-P 3>
## [4] <CINE-P 4-5>
## [5] <CINE-P 6>
## [6] <CINE-P 7-8>
## 50 E6IT16 ¿Cuántas veces has repeti~ dbl+lbl [1] Nunca he repetido.
## [2] Una vez.
## [3] Dos veces o más.
## [4] No sé, no recuerdo.
## 51 E6IT17 Durante el último mes, ¿c~ dbl+lbl [1] Ninguno.
## [2] 1 día.
## [3] 2 días.
## [4] 3 días.
## [5] 4 días o más.
## [6] No sé / No me acuerdo.
## 52 E6IT18 Durante la semana pasada,~ dbl+lbl [1] Ninguno.
## [2] 1 día.
## [3] 2 días.
## [4] 3 días.
## [5] 4 días o más.
## [6] No sé / No me acuerdo.
## 53 E6IT19_01 Los profesores faltan a c~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] A veces
## [3] Siempre o casi siempre
## 54 E6IT19_02 Los profesores llegan tar~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] A veces
## [3] Siempre o casi siempre
## 55 E6IT19_03 Los profesores se van ant~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] A veces
## [3] Siempre o casi siempre
## 56 E6IT20_01 Los profesores se interes~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 57 E6IT20_02 Los profesores se dan cue~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 58 E6IT20_03 Los profesores me animan ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 59 E6IT20_04 Los profesores son simpát~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 60 E6IT20_05 Si estoy triste o enojado~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 61 E6IT20_06 Los profesores se enojan ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 62 E6IT20_07 Los profesores saben exac~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 63 E6IT21_01 Durante la clase hay deso~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 64 E6IT21_02 El profesor tiene que esp~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 65 E6IT21_03 Cuando un estudiante part~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 66 E6IT21_04 Los estudiantes se compor~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 67 E6IT21_05 Nadie se distrae en la cl~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 68 E6IT22_01 El profesor pregunta si e~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 69 E6IT22_02 El profesor nos anima a t~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 70 E6IT22_03 El profesor pide que haga~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 71 E6IT22_04 El profesor me dice lo qu~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 72 E6IT22_05 Cuando me equivoco, el pr~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 73 E6IT22_06 El profesor nos pide que ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 74 E6IT22_07 El profesor nos pide disc~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 75 E6IT22_08 El profesor nos motiva a ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 76 E6IT22_09 El profesor me corrige to~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 77 E6IT22_10 El profesor nos pide corr~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 78 E6IT22_11 El profesor nos hace trab~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 79 E6IT23_01 El profesor tiene listos ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 80 E6IT23_02 El profesor nos dice qué ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 81 E6IT23_03 El profesor hace un resum~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 82 E6IT23_04 El profesor nos deja hace~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 83 E6IT24_01 En general me va bien en ~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 84 E6IT24_02 Soy bueno para resolver p~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 85 E6IT24_03 Confío en que me irá bien~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 86 E6IT24_04 Sigo intentando resolver ~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 87 E6IT24_05 Matemática se me hace más~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 88 E6IT24_06 Matemática se me hace más~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 89 E6IT24_07 Me pongo muy nervioso cua~ dbl+lbl [1] Muy en desacuerdo
## [2] En desacuerdo
## [3] De acuerdo
## [4] Muy de acuerdo
## 90 E6IT25_01 Durante la clase hay deso~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 91 E6IT25_02 El profesor tiene que esp~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 92 E6IT25_03 Cuando un estudiante part~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 93 E6IT25_04 Los estudiantes se compor~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 94 E6IT25_05 Nadie se distrae en la cl~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 95 E6IT26_01 El profesor pregunta si e~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 96 E6IT26_02 El profesor nos anima a t~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 97 E6IT26_03 El profesor pide que haga~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 98 E6IT26_04 El profesor me dice lo qu~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 99 E6IT26_05 Cuando me equivoco, el pr~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 100 E6IT26_06 El profesor nos pide prop~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 101 E6IT26_07 El profesor nos pide inve~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 102 E6IT26_08 El profesor nos motiva a ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 103 E6IT26_09 El profesor me corrige to~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 104 E6IT26_10 El profesor nos pide corr~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 105 E6IT26_11 El profesor nos hace trab~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 106 E6IT27_01 El profesor tiene listos ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 107 E6IT27_02 El profesor nos dice qué ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 108 E6IT27_03 El profesor hace un resum~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 109 E6IT27_04 El profesor nos deja hace~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 110 E6IT28_01 Durante la clase hay deso~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 111 E6IT28_02 El profesor tiene que esp~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 112 E6IT28_03 Cuando un estudiante part~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Algunas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 113 E6IT28_04 Los estudiantes se compor~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 114 E6IT28_05 Nadie se distrae en la cl~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 115 E6IT29_01 El profesor pregunta si e~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 116 E6IT29_02 El profesor nos anima a t~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 117 E6IT29_03 El profesor pide que haga~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 118 E6IT29_04 El profesor me dice lo qu~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 119 E6IT29_05 Cuando me equivoco, el pr~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 120 E6IT29_06 El profesor nos pide que ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 121 E6IT29_07 El profesor nos pide expr~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 122 E6IT29_08 El profesor nos motiva a ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 123 E6IT29_09 El profesor me corrige to~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 124 E6IT29_10 El profesor nos pide corr~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 125 E6IT29_11 El profesor nos hace trab~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 126 E6IT30_01 El profesor tiene listos ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 127 E6IT30_02 El profesor nos dice qué ~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 128 E6IT30_03 El profesor hace un resum~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 129 E6IT30_04 El profesor nos deja hace~ dbl+lbl [1] Nunca o casi nunca
## [2] Pocas veces
## [3] Muchas veces
## [4] Siempre o casi siempre
## 130 E6IT31 Durante la semana pasada,~ dbl+lbl [1] Ninguno.
## [2] 1 día.
## [3] 2 días.
## [4] 3 días.
## [5] 4 días o más.
## [6] No sé / No me acuerdo.
## 131 E6IT32 En general, ¿cuánto tiemp~ dbl+lbl [1] No estudio ni hago la~
## [2] Menos de una hora al ~
## [3] De 1 a 2 horas por dí~
## [4] Más de 2 horas por dí~
## 132 E6IT33_01 Me revisaron o ayudaron h~ dbl+lbl [1] Ninguna vez
## [2] Una o dos veces
## [3] Tres o cuatro veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 133 E6IT33_02 Me preguntaron si hice mi~ dbl+lbl [1] Ninguna vez
## [2] Una o dos veces
## [3] Tres o cuatro veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 134 E6IT33_03 Me preguntaron qué hice e~ dbl+lbl [1] Ninguna vez
## [2] Una o dos veces
## [3] Tres o cuatro veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 135 E6IT33_04 Me preguntaron qué califi~ dbl+lbl [1] Ninguna vez
## [2] Una o dos veces
## [3] Tres o cuatro veces
## [4] Todos o casi todos lo~
## 136 E6IT34 Además de asistir a la es~ dbl+lbl [1] No
## [2] Sí, en la casa (por ~
## [3] Sí, fuera de la casa.
## 137 E6IT34A ¿Cuánto trabajas en la ca~ dbl+lbl [1] Lo hago solo los fine~
## [2] Lo hago por poco rato~
## [3] Lo hago la mayor part~
## 138 E6IT34B ¿Cuánto trabajas fuera de~ dbl+lbl [1] Lo hago solo los fine~
## [2] Lo hago por poco rato~
## [3] Lo hago la mayor part~
## 139 E6IT35 Si trabajas, ¿te pagan di~ dbl+lbl [1] Sí.
## [2] No.
## [3] No, pero me dan cosas~
## 140 E6IT36_01 ¿Fue difícil responder es~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 141 E6IT36_02 ¿Te gustó este cuestionar~ dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
## 142 BRR1 Pesos Replicados 1 dbl
## 143 BRR2 Pesos Replicados 2 dbl
## 144 BRR3 Pesos Replicados 3 dbl
## 145 BRR4 Pesos Replicados 4 dbl
## 146 BRR5 Pesos Replicados 5 dbl
## 147 BRR6 Pesos Replicados 6 dbl
## 148 BRR7 Pesos Replicados 7 dbl
## 149 BRR8 Pesos Replicados 8 dbl
## 150 BRR9 Pesos Replicados 9 dbl
## 151 BRR10 Pesos Replicados 10 dbl
## 152 BRR11 Pesos Replicados 11 dbl
## 153 BRR12 Pesos Replicados 12 dbl
## 154 BRR13 Pesos Replicados 13 dbl
## 155 BRR14 Pesos Replicados 14 dbl
## 156 BRR15 Pesos Replicados 15 dbl
## 157 BRR16 Pesos Replicados 16 dbl
## 158 BRR17 Pesos Replicados 17 dbl
## 159 BRR18 Pesos Replicados 18 dbl
## 160 BRR19 Pesos Replicados 19 dbl
## 161 BRR20 Pesos Replicados 20 dbl
## 162 BRR21 Pesos Replicados 21 dbl
## 163 BRR22 Pesos Replicados 22 dbl
## 164 BRR23 Pesos Replicados 23 dbl
## 165 BRR24 Pesos Replicados 24 dbl
## 166 BRR25 Pesos Replicados 25 dbl
## 167 BRR26 Pesos Replicados 26 dbl
## 168 BRR27 Pesos Replicados 27 dbl
## 169 BRR28 Pesos Replicados 28 dbl
## 170 BRR29 Pesos Replicados 29 dbl
## 171 BRR30 Pesos Replicados 30 dbl
## 172 BRR31 Pesos Replicados 31 dbl
## 173 BRR32 Pesos Replicados 32 dbl
## 174 BRR33 Pesos Replicados 33 dbl
## 175 BRR34 Pesos Replicados 34 dbl
## 176 BRR35 Pesos Replicados 35 dbl
## 177 BRR36 Pesos Replicados 36 dbl
## 178 BRR37 Pesos Replicados 37 dbl
## 179 BRR38 Pesos Replicados 38 dbl
## 180 BRR39 Pesos Replicados 39 dbl
## 181 BRR40 Pesos Replicados 40 dbl
## 182 BRR41 Pesos Replicados 41 dbl
## 183 BRR42 Pesos Replicados 42 dbl
## 184 BRR43 Pesos Replicados 43 dbl
## 185 BRR44 Pesos Replicados 44 dbl
## 186 BRR45 Pesos Replicados 45 dbl
## 187 BRR46 Pesos Replicados 46 dbl
## 188 BRR47 Pesos Replicados 47 dbl
## 189 BRR48 Pesos Replicados 48 dbl
## 190 BRR49 Pesos Replicados 49 dbl
## 191 BRR50 Pesos Replicados 50 dbl
## 192 BRR51 Pesos Replicados 51 dbl
## 193 BRR52 Pesos Replicados 52 dbl
## 194 BRR53 Pesos Replicados 53 dbl
## 195 BRR54 Pesos Replicados 54 dbl
## 196 BRR55 Pesos Replicados 55 dbl
## 197 BRR56 Pesos Replicados 56 dbl
## 198 BRR57 Pesos Replicados 57 dbl
## 199 BRR58 Pesos Replicados 58 dbl
## 200 BRR59 Pesos Replicados 59 dbl
## 201 BRR60 Pesos Replicados 60 dbl
## 202 BRR61 Pesos Replicados 61 dbl
## 203 BRR62 Pesos Replicados 62 dbl
## 204 BRR63 Pesos Replicados 63 dbl
## 205 BRR64 Pesos Replicados 64 dbl
## 206 BRR65 Pesos Replicados 65 dbl
## 207 BRR66 Pesos Replicados 66 dbl
## 208 BRR67 Pesos Replicados 67 dbl
## 209 BRR68 Pesos Replicados 68 dbl
## 210 BRR69 Pesos Replicados 69 dbl
## 211 BRR70 Pesos Replicados 70 dbl
## 212 BRR71 Pesos Replicados 71 dbl
## 213 BRR72 Pesos Replicados 72 dbl
## 214 BRR73 Pesos Replicados 73 dbl
## 215 BRR74 Pesos Replicados 74 dbl
## 216 BRR75 Pesos Replicados 75 dbl
## 217 BRR76 Pesos Replicados 76 dbl
## 218 BRR77 Pesos Replicados 77 dbl
## 219 BRR78 Pesos Replicados 78 dbl
## 220 BRR79 Pesos Replicados 79 dbl
## 221 BRR80 Pesos Replicados 80 dbl
## 222 BRR81 Pesos Replicados 81 dbl
## 223 BRR82 Pesos Replicados 82 dbl
## 224 BRR83 Pesos Replicados 83 dbl
## 225 BRR84 Pesos Replicados 84 dbl
## 226 BRR85 Pesos Replicados 85 dbl
## 227 BRR86 Pesos Replicados 86 dbl
## 228 BRR87 Pesos Replicados 87 dbl
## 229 BRR88 Pesos Replicados 88 dbl
## 230 BRR89 Pesos Replicados 89 dbl
## 231 BRR90 Pesos Replicados 90 dbl
## 232 BRR91 Pesos Replicados 91 dbl
## 233 BRR92 Pesos Replicados 92 dbl
## 234 BRR93 Pesos Replicados 93 dbl
## 235 BRR94 Pesos Replicados 94 dbl
## 236 BRR95 Pesos Replicados 95 dbl
## 237 BRR96 Pesos Replicados 96 dbl
## 238 BRR97 Pesos Replicados 97 dbl
## 239 BRR98 Pesos Replicados 98 dbl
## 240 BRR99 Pesos Replicados 99 dbl
## 241 BRR100 Pesos Replicados 100 dbl
## 242 MAT_1 Matemáticas (valor plausi~ dbl
## 243 MAT_2 Matemáticas (valor plausi~ dbl
## 244 MAT_3 Matemáticas (valor plausi~ dbl
## 245 MAT_4 Matemáticas (valor plausi~ dbl
## 246 MAT_5 Matemáticas (valor plausi~ dbl
## 247 MAT_L1 Matemáticas (nivel de log~ chr
## 248 MAT_L2 Matemáticas (nivel de log~ chr
## 249 MAT_L3 Matemáticas (nivel de log~ chr
## 250 MAT_L4 Matemáticas (nivel de log~ chr
## 251 MAT_L5 Matemáticas (nivel de log~ chr
## 252 LAN_1 Lenguaje (valor plausible~ dbl
## 253 LAN_2 Lenguaje (valor plausible~ dbl
## 254 LAN_3 Lenguaje (valor plausible~ dbl
## 255 LAN_4 Lenguaje (valor plausible~ dbl
## 256 LAN_5 Lenguaje (valor plausible~ dbl
## 257 LAN_L1 Lenguaje (nivel de logro,~ chr
## 258 LAN_L2 Lenguaje (nivel de logro,~ chr
## 259 LAN_L3 Lenguaje (nivel de logro,~ chr
## 260 LAN_L4 Lenguaje (nivel de logro,~ chr
## 261 LAN_L5 Lenguaje (nivel de logro,~ chr
## 262 SCI_1 Ciencias (valor plausible~ dbl
## 263 SCI_2 Ciencias (valor plausible~ dbl
## 264 SCI_3 Ciencias (valor plausible~ dbl
## 265 SCI_4 Ciencias (valor plausible~ dbl
## 266 SCI_5 Ciencias (valor plausible~ dbl
## 267 SCI_L1 Ciencias (nivel de logro,~ chr
## 268 SCI_L2 Ciencias (nivel de logro,~ chr
## 269 SCI_L3 Ciencias (nivel de logro,~ chr
## 270 SCI_L4 Ciencias (nivel de logro,~ chr
## 271 SCI_L5 Ciencias (nivel de logro,~ chr
## 272 SEX Sexo de los estudiantes dbl+lbl [0] Niño
## [1] Niña
## 273 DEP Dependencia de la escuela dbl+lbl [1] Público
## [2] Privado
## [3] Otro
## 274 RURAL Ubicación de la escuela dbl+lbl [0] Urbano
## [1] Rural
## 275 EDU Educación Máxima de los p~ dbl+lbl [0] Sin Educación Terciar~
## [1] Educación Terciaria
## 276 SPESC Sentido de pertenencia a ~ dbl
## 277 VIOES Violencia al interior de ~ dbl
## 278 ASISP Asistencia y puntualidad ~ dbl
## 279 CLBIE Interés por el bienestar ~ dbl
## 280 DISMA Disrupción en el aula de ~ dbl
## 281 AAEMA Apoyo al aprendizaje de l~ dbl
## 282 ORGMA Organización de la clase ~ dbl
## 283 EFMAT Autoeficacia en matemátic~ dbl
## 284 DISCI Disrupción en el aula de ~ dbl
## 285 AAECI Apoyo al aprendizaje de l~ dbl
## 286 ORGCI Organización de la clase ~ dbl
## 287 DISLA Disrupción en el aula de ~ dbl
## 288 AAELA Apoyo al aprendizaje de l~ dbl
## 289 ORGLA Organización de la clase ~ dbl
## 290 INVAP Involucramiento parental ~ dbl
## 291 ISECF Índice socioeconómico de ~ dbl
## 292 AURES Autorregulación escolar dbl
## 293 EMPAT Empatía dbl
## 294 APDIV Apertura a la diversidad dbl
## 295 EDAD Edad del estudiante dbl
## 296 PREE Asistencia del estudiante~ dbl+lbl [0] No
## [1] Sí
## 297 REPC Repitencia dbl+lbl [0] Nunca
## [1] Una o más veces
## 298 AUSE Inasistencia a la escuela dbl+lbl [0] Menos de una vez al m~
## [1] Dos o más veces al mes
## 299 ATRE Impuntualidad en la asist~ dbl+lbl [0] Ningún día
## [1] Algunos o casi todos ~
## 300 LIBH Cantidad de libros en el ~ dbl+lbl [0] No hay libros
## [1] Hay 10 o menos
## [2] Hay entre 11 y 20
## [3] Hay entre 21 y 30
## [4] Hay entre 31 y 50
## [5] Hay entre 51 y 100
## [6] Hay más de 100
## 301 TSTU Días de estudio a la sema~ dbl+lbl [0] Ninguno
## [1] Algunos o casi todos ~
## 302 INDI Pertenencia del estudiant~ dbl+lbl [0] No
## [1] Sí
## 303 IMMI Inmigrante dbl+lbl [0] Nació en el país
## [1] No nació en el país, ~
Codigo 1.3: Variables de diseño
Variables de diseño
# variables de diseño
library(dplyr)
erce::erce_2019_qa6 %>%
dplyr::sample_n(10) %>%
dplyr::select(COUNTRY, STRATA, IDSCHOOL, IDSTUD, WT, WJ, WI) %>%
labelled::lookfor_to_long_format() %>%
tibble::as_tibble()
## # A tibble: 10 × 7
## COUNTRY STRATA IDSCHOOL IDSTUD WT WJ WI
## <chr+lbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 DOM [Dominican Republic] 62141111 1092 10920319 25.5 8.49 3.00
## 2 NIC [Nicaragua] 65582112 1032 10320103 33.0 71.9 0.459
## 3 CUB [Cuba] 61921111 1196 11960406 17.6 4.39 4.00
## 4 PER [Peru] 66042111 1118 11180102 73.1 18.3 4
## 5 PER [Peru] 66042111 1247 12470221 75.8 24.2 3.13
## 6 CUB [Cuba] 61921111 1060 10600224 13.4 6.52 2.06
## 7 PER [Peru] 66042111 1044 10440215 62.7 31.3 2.00
## 8 URY [Uruguay] 68582111 1237 12370318 7.93 2.55 3.11
## 9 ARG [Argentina] 60322111 1152 11520114 215. 35.9 6
## 10 URY [Uruguay] 68582111 1126 11260213 8.35 3.86 2.16
Muestra de valores de diseño
# muestra de valores de variables de diseño
library(dplyr)
erce::erce_2019_qa6 %>%
dplyr::sample_n(10) %>%
dplyr::select(COUNTRY, STRATA, IDSCHOOL, IDSTUD, WT, WJ, WI) %>%
erce::remove_labels() %>%
tibble::as_tibble()
## # A tibble: 10 × 7
## COUNTRY STRATA IDSCHOOL IDSTUD WT WJ WI
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 SLV 62222112 1213 12130114 9.80 9.76 1.00
## 2 PRY 66002312 2213 22130103 69.6 47.4 1.47
## 3 COL 61702121 1075 10750226 144. 69.6 2.07
## 4 ECU 62182121 1232 12320101 54.6 51.7 1.06
## 5 CUB 61921112 1057 10570105 25.8 25.5 1.01
## 6 COL 61702311 1166 11660132 186. 133. 1.40
## 7 URY 68582111 1049 10490125 5.71 2.86 2
## 8 DOM 62141111 1002 10020107 37.0 18.5 2
## 9 BRA 60762111 1134 11340218 626. 203. 3.09
## 10 ARG 60322111 1227 12270325 162. 46.0 3.52
Nota: Los estudios de gran escala permiten realizar comparaciones con datos que empleen un diseño similar, permitiendo comparaciones con otros países, con otros grados, y con datos previos. Pero se requiere realizar algún tratamiento sobre las variables de diseño, de modo que el cálculo de errores, y la expansión de observaciones sea adecuada.
Codigo 1.4: Dirección de las variables de respuesta
# muestra de valores de variables de diseño
library(dplyr)
erce::erce_2019_qd6 %>%
dplyr::select(DDIT33_07) %>%
labelled::lookfor()
## pos variable label col_type values
## 1 DDIT33_07 Conexión a Internet. dbl+lbl [1] Sí
## [2] No
Por convención, los valores de digitación de respuestas observadas se asignan en secuencias de izquierda a derecha. De este modo, la primera opción de respuesta se digita como 1, la segunda como 2, y así sucesivamente.
Considerando la regla anterior, es posible que, para extraer la información deseada respecto a una pregunta, el usuario secundario requiera crear variables nuevas empleando la información original.
La variable DDIT33_07, nos permite obtener que porcentaje de estudiantes, en un país posee conexión a internet en sus escuelas.
Si bien la variable DDIT33_07 contiene la información de interés, la manera en que estan digitados los valores originales, no necesariamente nos facilita el trabajo para obtener el porcentaje de interés.
De este modo, es común que previo a la generación de resultados, los usuarios secundarios requieran transformar las respuestas digitadas, a variables que entreguen la información buscada por las preguntas de interés.
Nota: En este ejemplo, una forma de generar resultados consistiría en convertir los valores 2, en valores 0, generando otra variable, y con esta nueva variable calcular los porcentajes esperados.
Codigo 1.5: Transferibilidad
Es común que la realización de ciertos análisis estadísticos requieran ser realizados en diferentes software.
También es común que los usuarios secundarios colaboren con otras personas, y estas otras personas empleen software diferentes a las que se encuentra empleando la primera persona.
Le llamaremos problema de transferibilidad, al escenario en que esté en juego qué tan transferibles son los datos originales a otras plataformas de anáisis de datos.
Este problema, se resuelve comúnmente, mediante la exportación de datos de un software a otro, empleando formatos determinados.
De este modo, es común que previo a la generación de resultados, los usuarios secundarios requieran transformar las respuestas digitadas, a variables que entreguen la información buscada por las preguntas de interés.
La importacion de datos, la identificación del contenido de los datos, la identificación de las variables de diseño, la preparación de variables, y la exportación de datos, previos a la generación de resultados, son todas etapas que las podemos considerar parte de un proceso iterativo. En otras palabras, que lo haremos no solo una vez, sino varias veces.
A continuación, revisaremos algunos ejemplos de estos procesos, empleando datos de ERCE 2019.
class: middle, inverse
background-image: url(img/background_02.jpeg) background-size: 100%
.line_space_01[ Problemas y solluciones] .line_space_01[ .text_250[ .bold_white[ Abrir datos]]] .line_space_01[ Problema 1: Cómo cargar los datos de ERCE 2019 en R]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 1: Abrir los datos |
| .pull_l_50_t_080[ |
| La manera más sencilla de abrir los datos en R, es emplear la librería. |
| ```r #———————————————— # Abrir los datos desde la librería erce #———————————————— |
| erce_a6 <- erce::erce_2019_qa6 ``` |
Otra forma consiste en abrir los datos empleando los archivos .rds |
| ```r #———————————————— # abrir los datos empleando el archivo rds #———————————————— |
| data_folder <- ‘/Users/d/ERCE 2019/’ |
| erce_a6 <- readRDS(paste0(data_folder, ‘ERCE_2019_QA6.rds’)) ``` |
En R también es posible abrir los datos en formato STATA .dta |
| ```r #———————————————— # abrir los datos de formato STATA #———————————————— |
| data_folder <- ‘/Users/d/ERCE 2019/’ |
| erce_a6 <- haven::read_dta(paste0(data_folder, ‘ERCE_2019_QA6.dta’)) ``` |
Se procede de forma similar para abrir los datos en formato SPSS .sav |
| ```r #———————————————— # abrir los datos de formato SPSS #———————————————— |
| data_folder <- ‘/Users/d/ERCE 2019/’ |
| erce_a6 <- haven::read_sav(paste0(data_folder, ‘ERCE_2019_QA6.sav’)) ``` |
| ] |
.pull_r_50_t_080[]
–
La segunda forma, requiere que definamos el objeto data_folder. Esta es una dirección en sus computadores, donde los archivos de datos se encuentran alojados. {{content}}
–
La tercera y cuarta forma son equivalentes a la segunda forma. La única diferencia es que se encuentran abriendo los datos en otros formatos, en formatos STATA y SPSS respectivamente.
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 1: Abrir los datos |
| .pull_l_50_t_080[ |
| La manera más sencilla de abrir los datos en R, es emplear la librería. |
| ```r #———————————————— # Abrir los datos desde la librería erce #———————————————— |
| erce_a6 <- erce::erce_2019_qa6 ``` |
Otra forma consiste en abrir los datos empleando los archivos .rds |
| ```r #———————————————— # abrir los datos empleando el archivo rds #———————————————— |
| data_folder <- ‘/Users/d/ERCE 2019/’ |
| erce_a6 <- readRDS(paste0(data_folder, ‘ERCE_2019_QA6.rds’)) ``` |
En R también es posible abrir los datos en formato STATA .dta |
| ```r #———————————————— # abrir los datos de formato STATA #———————————————— |
| data_folder <- ‘/Users/d/ERCE 2019/’ |
| erce_a6 <- haven::read_dta(paste0(data_folder, ‘ERCE_2019_QA6.dta’)) ``` |
Se procede de forma similar para abrir los datos en formato SPSS .sav |
| ```r #———————————————— # abrir los datos de formato SPSS #———————————————— |
| data_folder <- ‘/Users/d/ERCE 2019/’ |
| erce_a6 <- haven::read_sav(paste0(data_folder, ‘ERCE_2019_QA6.sav’)) ``` |
| ] |
.pull_r_50_t_080[]
class: middle, inverse
background-image: url(img/background_02.jpeg) background-size: 100%
.line_space_01[ Problemas y soluciones] .line_space_01[ .text_250[ .bold_white[ Inspeccionar el contenido de los datos]]] .line_space_01[ Problema 2: Cómo saber cuál es el contenido de los datos]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 2: Inspeccionar el contenido de los datos |
| .pull_l_50_t_080[ |
| - Una vez que los datos se encuentran abiertos o cargados, lo siguiente que necesitamos es poder ver su contenido. |
| - Existen diferentes formas de inspeccionar los datos en R, una vez que estos se encuentran cargados en la sesión. {{content}} |
| ] |
- Una forma global de inspeccionar los datos, es emplear el comando
dplyr::glimpse. Este nos entrega el listado de variables, su tipo, y una muestra de los valores contenidos en cada columna de la base de datos.
–
.pull_r_50_t_080[]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 2: Inspeccionar el contenido de los datos |
| .pull_l_50_t_080[ |
| - Una vez que los datos se encuentran abiertos o cargadaos, lo siguiente que necesitamos es poder ver su contenido. |
| - Existen diferentes formas de inspeccionar los datos en R, una vez que estos se encuentran cargados en la sesión. |
- Una forma global de inspeccionar los datos, es emplear el comando dplyr::glimpse. Este nos entrega el listado de variables, su tipo, y una muestra de los valores contenidos en cada columna de la base de datos. |
- Otra forma de inspeccionar los datos, es emplear las funciones de la librería labelled. Por ejemplo, empleando el comando labelled::lookfor podemos acceder a la meta data de los datos. Una vez aplicado este comando, podemos acceder a la descripción de las variables. Y, para el caso de las variables categóricas, al significado de los valores contenidos en cada columna (e.g., IDCNTRY, COUNTRY). |
| ] |
.pull_r_50_t_080[]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 2: Inspeccionar el contenido de los datos |
| .pull_l_50_t_080[ |
| - Una vez que los datos se encuentran abiertos o cargadaos, lo siguiente que necesitamos es poder ver su contenido. |
| - Existen diferentes formas de inspeccionar los datos en R, una vez que estos se encuentran cargados en la sesión. |
- Una forma global de inspeccionar los datos, es emplear el comando dplyr::glimpse. Este nos entrega el listado de variables, su tipo, y una muestra de los valores contenidos en cada columna de la base de datos. |
- Otra forma de inspeccionar los datos, es emplear las funciones de la librería labelled. Por ejemplo, empleando el comando labelled::lookfor podemos acceder a la meta data de los datos. Una vez aplicado este comando, podemos acceder a la descripción de las variables. Y, para el caso de las variables categóricas, al significado de los valores contenidos en cada columna (e.g., IDCNTRY, COUNTRY). |
- También es posible generar un libro de códigos con labelled, y guardar este libro de códigos en un archivo excel. |
| ] |
.pull_r_50_t_080[]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 2: Inspeccionar el contenido de los datos |
| .pull_l_50_t_080[ |
| - Una vez que los datos se encuentran abiertos o cargadaos, lo siguiente que necesitamos es poder ver su contenido. |
| - Existen diferentes formas de inspeccionar los datos en R, una vez que estos se encuentran cargados en la sesión. |
- Una forma global de inspeccionar los datos, es emplear el comando dplyr::glimpse. Este nos entrega el listado de variables, su tipo, y una muestra de los valores contenidos en cada columna de la base de datos. |
- Otra forma de inspeccionar los datos, es emplear las funciones de la librería labelled. Por ejemplo, empleando el comando labelled::lookfor podemos acceder a la meta data de los datos. Una vez aplicado este comando, podemos acceder a la descripción de las variables. Y, para el caso de las variables categóricas, al significado de los valores contenidos en cada columna (e.g., IDCNTRY, COUNTRY). |
- También es posible generar un libro de códigos con labelled, y guardar este libro de códigos en un archivo excel. |
| ] |
| .pull_r_50_t_080[ |
 |
| ] |
class: middle, inverse
background-image: url(img/background_02.jpeg) background-size: 100%
.line_space_01[ Problemas y Soluciones] .line_space_01[ .text_250[ .bold_whiteVariables de diseño]] .line_space_01[ Cuáles son las variables de diseño]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 3: Variables de diseño (cuáles son las variables de diseño) |
| .pull_l_50_t_080[ |
| - Los estudios de gran escala poseen diferentes variables de diseño. |
| ] |
.pull_r_50_t_080[]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 3: Variables de diseño (cuáles son las variables de diseño) |
| .pull_l_50_t_080[ |
| - Los estudios de gran escala poseen diferentes variables de diseño. |
| - Entre las más comunes encontramos a: |
| + Las variables de identificación de los clusters: |
| + El identificador de paéses (IDCNTRY) |
| + El identificador de estratos (STRATA) |
| + El identificador de escuelas (IDSCHOOL) |
| + El identificador de estudiantes (IDSTUD) |
| + Las variables de pesos de las observacinoes: |
| + Pesos muestrales totales (WT) |
| + Pesos muestrales escalados (i.e., senate weights) (WS) |
| + Peso de los estudiantes al interior de las escurlas (WI) |
| + Pesos de las escuelas (WJ) |
| + Pesos Replicados (BRR1-BRR100) |
| ] |
.pull_r_50_t_080[]
class: middle, inverse
background-image: url(img/background_02.jpeg) background-size: 100%
.line_space_01[ Problemas y soluciones] .line_space_01[ .text_250[ .bold_whiteVariables de diseño]] .line_space_01[ Problema 3: Qué hacer con las variables de diseño, para obtener resultados de la región]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 3: Variables de diseño (cómo producir resultados para la región) |
| .pull_l_50_t_080[ |
| - Los pesos muestrales, en particular el peso total de las observaciones (WT) expande las observaciones al total esperado de la población de interés. |
| - Si empleáramos este peso, para tratar de reproducir los resultados regionales sobre los niveles de lectura, nuestro estimado estaría distorsionado. |
| - Los porcentajes de nivel de lectura, estarían siendo calculados empleando el total esperado de la población de cada país. Lo anterior, tiene como consecuencia que, países más grandes como Brasil y Mexico, contribuyen con más observaciones esperadas, en contraste a países con una población de estudiantes de menor tamaño como Uruguay, y Colombia. |
| - Para garantizar que cada uno de los países contribuya de forma equivalente, requerimos emplear el peso escalado (WS). Este peso, suma a un total de mil observaciones de cada país. |
| - En resumen, cuando queremos calcular resultados que involucran más de un país, necesitamos elegir o crear un peso muestral que sea adecuado a nuestros propósitos. En este caso, WS cumple este requisito. |
| ] |
.pull_r_50_t_080[]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 3: Variables de diseño (cómo producir resultados para la región) |
| .pull_l_50_t_080[ |
| - Un segundo aspecto a considerar son los identificadores de clusters (e.g., escuelas, estratos y países). |
| - Es muy común que las variables de diseño no sean únicas entre las bases de datos de paises, en los estudios de gran escala. Esto quiere decir que, por ejemplo la escuela 1001 se repite entre todos los países participantes. |
| - La repetición de los clusters como los identificadores de escuelas, pueden hacerle creer a los software de turno que los estudiantes de la escuela 1001 de Colombia, estan en la misma escuela 1001 de Ecuador, y no queremos cometer este tipo de errores. |
| - De este modo, si quisiéramos implementar un metodo de corrección de calculo de errores como Taylor Series Linearization, necesitaremos crear identificadores de cluster que sean únicos entre países. |
| - De manera que el software que calcule los resultados no solo corrija el punto estimado de forma adecuada empleando el peso pertinente (WS), sino que además considere cómo estan anidados las observaciones entre las escuelas, y los estratos de cada país, para obtener tamaños de error razonables. |
| - En resumen, además de elegir o crear pesos adecuados para nuestros propósitos, necesitamos identificadores de cluster que sean únicos entre países para este caso. |
| ] |
.pull_r_50_t_100[]
class: middle, inverse
background-image: url(img/background_02.jpeg) background-size: 100%
.line_space_01[ Problemas y soluciones] .line_space_01[ .text_250[ .bold_white[ Generación de resultados para la región]]] .line_space_01[ Problema 3: Secuencia de códigos para producir un resultado regional]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 3: Variables de diseño (cómo producir resultados para la región) |
| .pull_l_50[ |
| ```r # ——————————————————————- # nivel de lectura en la region # ——————————————————————- |
| #———————————————— # cluster únicos #———————————————— |
| data_lan <- erce::erce_2019_qa6 %>% erce::remove_labels() %>% mutate(id_s = as.numeric(as.factor(paste0(IDCNTRY, “”, STRATA)))) %>% mutate(id_j = as.numeric(as.factor(paste0(IDCNTRY, ””, IDSCHOOL)))) %>% mutate(id_i = seq(1:nrow(.))) |
| #———————————————— # variable dummy para los niveles esperados #———————————————— |
| data_lan <- data_lan %>% mutate(all = 1) %>% mutate(lan_min_1 = case_when( LAN_L1 == ‘I’ ~ 0, LAN_L1 == ‘II’ ~ 0, LAN_L1 == ‘III’ ~ 1, LAN_L1 == ‘IV’ ~ 1)) %>% mutate(lan_min_2 = case_when( LAN_L2 == ‘I’ ~ 0, LAN_L2 == ‘II’ ~ 0, LAN_L2 == ‘III’ ~ 1, LAN_L2 == ‘IV’ ~ 1)) %>% mutate(lan_min_3 = case_when( LAN_L3 == ‘I’ ~ 0, LAN_L3 == ‘II’ ~ 0, LAN_L3 == ‘III’ ~ 1, LAN_L3 == ‘IV’ ~ 1)) %>% mutate(lan_min_4 = case_when( LAN_L4 == ‘I’ ~ 0, LAN_L4 == ‘II’ ~ 0, LAN_L4 == ‘III’ ~ 1, LAN_L4 == ‘IV’ ~ 1)) %>% mutate(lan_min_5 = case_when( LAN_L5 == ‘I’ ~ 0, LAN_L5 == ‘II’ ~ 0, LAN_L5 == ‘III’ ~ 1, LAN_L5 == ‘IV’ ~ 1)) ``` |
| ] |
.pull_r_50_t_090[]
–
# variables de clustering
id_i = indentificador único de estudiantes
id_j = indentificador único de escuelas (i.e., primary sampling unit)
id_s = indentificador único de estratos
id_k = indentificador único de países
{{content}}
–
- Otro detalle a considerar, es que muchas de las librerías que nos permiten realizar estimaciones a la población, esperan bases de datos sin meta-data. De caso contrario, no reconocen a la base de datos como analizable, y no pueden realizar cálculos. De este modo, en este ejemplo empleamos la función
erce::remove_labels() para que library(survey) no nos genere problemas. {{content}}
–
- Además, necesitamos tener una variable dummy que identifique a todos los estudiantes que se encuentren sobre el nivel esperado, es decir al menos sobre el nivel III de lectura. {{content}}
–
- Como los niveles de desempeño sobre lectura, provienen de los valores plausibles, entonces necesitamos generar 5 variables de este tipo.
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 3: Variables de diseño (cómo producir resultados para la región) |
| .pull_l_50_t_060[ |
| ```r # ——————————————————————- # nivel de lectura en la region # ——————————————————————- |
| # [… continua código anterior] |
| #———————————————— # base de datos con diseño #———————————————— |
| # survey method: taylor series linearization data_tsl <- survey::svydesign( data = data_lan, weights = ~WS, strata = ~id_s, id = ~id_j, nest = TRUE) |
| # Opción: corección a unidad primaria de muestreo que resulte # única al estrato |
| library(survey) options(survey.lonely.psu=“adjust”) ``` |
| ] |
.pull_r_50_t_090[]
–
- En esta primera sección del código, estamos indicando el peso que necesitamos emplear (WS), además de las variables de cluster que generamos anteriormente (id_j, id_s). {{content}}
–
- Además, necesitamos una función que nos permita combinar los estimados de diferentes valores plausibles (Rutkowski et al., 2010). En este caso, estamos empleando una función generada por Thomas Lumley, autor de la librería survey (Lumley, 2010), la cual nos permite calcular resultados para cada valor plausible, sin la necesidad de que tengamos que crear una lista de bases de datos. {{content}}
–
- En la siguiente lámina, vamos a aplicar esta funcion withPV(), la cual facilitará el proceso de generación de resultados.
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 3: Variables de diseño (cómo producir resultados para la región) |
| .pull_l_50_t_100[ |
| ```r # ——————————————————————- # nivel de lectura en la region # ——————————————————————- |
| # [… continua código anterior] |
| #———————————————— # nivel de lectura esperado #———————————————— |
| results <- mitools::withPV( mapping = lan_min ~ lan_min_1 + lan_min_2 + lan_min_3 + lan_min_4 + lan_min_5, data = data_tsl, action=quote(survey::svymean(~lan_min, design=data_tsl)), rewrite = TRUE ) |
| #———————————————— # obtener resultados #———————————————— |
| summary(mitools::MIcombine(results)) ``` |
| ```text |
| summary(mitools::MIcombine(results)) Multiple imputation results: function(mapping, design, action, …) UseMethod(“withPV”,design) MIcombine.default(results) results se (lower upper) missInfo lan_min 0.3118589523 0.003815336074 0.3041889541 0.3195289505 32 % |
| ``` |
| ] |
.pull_r_50_t_090[]
–
- Lo importante en la definición de lan_min, es que incluyamos los valores plausibles que necesitamos. En este caso, nuestro argumento crítico es:
lan_min ~ lan_min_1 + lan_min_2 + lan_min_3 + lan_min_4 + lan_min_5,
{{content}}
–
- En
design = necesitamos incluir nuestro objeto de diseño, en este caso data_tsl. Y respectivamente, necesitamos proceder de igual forma dentro del argumento action = {{content}}
–
- La aplicación de la función withPV entrega una lista de resultados. Esta lista de resultados, necesitamos combinarla empleando las reglas de Rubin (Schafer, 1997). Para estos fines, empleamos la función
mitools::MIcombine(results) al interior de la función summary() de modo de obtener puntos estimados, error del punto estimado e intervalos de confianza. {{content}}
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Problema 3: Variables de diseño (cómo producir resultados para la región) |
| .pull_l_50_t_100[ |
| ```r # ——————————————————————- # nivel de lectura en la region # ——————————————————————- |
| # [… continua código anterior] |
| #———————————————— # tabla de medias #———————————————— |
| estimados <- summary(mitools::MIcombine(results)) |
| table_read <- estimados %>% tibble::rownames_to_column(“lan_min”) %>% rename( lan = results, lan_se = se, ll = 4, ul = 5, miss = 6 ) %>% mutate(lan = lan100) %>% mutate(lan_se = lan_se100) %>% mutate(ll = ll100) %>% mutate(ul = ul100) |
| # ———————————————– # mostrar tabla # ———————————————– |
| options(digits=10) options(scipen = 999999) |
| knitr::kable(table_read, digits = 1) ``` |
| ```text |
| |lan_min | lan| lan_se| ll| ul|miss | |:——-|—-:|——:|—-:|–:|:—-| |lan_min | 31.2| 0.4| 30.4| 32|32 % | |
| ``` |
| ] |
.pull_r_50_t_090[]
class: middle, inverse
background-image: url(img/background_02.jpeg) background-size: 100%
.line_space_01[ Problemas y Soluciones] .line_space_01[ .text_250[ .bold_white[ Generación de resultados para la región]]] .line_space_01[ Resumen de todos los pasos realizados para generar un resultado regional]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Generación de resultados para la región como desarollo |
| .pull_l_50_t_100[ |
 |
| ```text |
| # Resultados generados empleando library(survey) y withPV() |
| |lan_min | lan| lan_se| ll| ul|miss | |:——-|—-:|——:|—-:|–:|:—-| |lan_min | 31.2| 0.4| 30.4| 32|32 % | |
| ``` |
| Realizamos una series de pasos para poder reproducir la cifra 31.2%, la que nos indica la proporción de estudiantes que alcanza el nivel esperado de competencia de lectura en la región. A la derecha de esta lámina, incluimos un listado de los pasos realizados. |
| ] |
.pull_r_50_t_090[]
class: middle, inverse
background-image: url(img/background_02.jpeg) background-size: 100%
.line_space_01[ Problemas y Soluciones] .line_space_01[ .text_250[ .bold_white[ Transferibilidad y Reproducibilidad]]] .line_space_01[ Cómo entregar los resultados generados, y como repetir este ejercicio.]
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Transferibilidad y Reproducibilidad |
| .pull_l_50_t_100[ |
|
| ] |
.pull_r_50_t_080[]
–
- El primer aspecto refiere a la transferibilidad. Incluiremos como un problema de transferibilidad a la generación de resultados. Para que un resultado generado sea transferible, necesitamos poder compartir el resultado con otros usuarios, de alguna manera. {{content}}
–
- Una forma de compartir el resultado generado, es producir una tabla en excel. Esta opción permite que muchos más usuarios tengan acceso a los resultados que hemos producido; y no solo entre usuarios de R.
## Multiple imputation results:
## withPV.survey.design(mapping = lan_min ~ lan_min_1 + lan_min_2 +
## lan_min_3 + lan_min_4 + lan_min_5, data = data_tsl, action = quote(survey::svymean(~lan_min,
## data_tsl)))
## MIcombine.default(results)
## results se (lower upper) missInfo
## lan_min_1 0.31 0.0038 0.3 0.32 32 %
# -------------------------------------------------------------------
# nivel de lectura en la region
# -------------------------------------------------------------------
#------------------------------------------------
# exportar resultados
#------------------------------------------------
table_read %>%
openxlsx::write.xlsx(.,
'tabla_porcentaje_nivel_lectura.xlsx',
overwrite = TRUE)
{{content}}
| background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100% |
| Transferibilidad y Reproducibilidad |
| .pull_l_50_t_100[ |
 |
| .text_80[ |
| >Nota: imagen de como se un código reproducible (Xie, 2013), en formato RMarkdown. A la izquierda se encuentra el código escrito en Sublime Text, mientras que a la derecha se encuentra un screenshot de la terminal de R mostrando los logs de la ejecución exitosa del código. |
| Este código lo pueden bajar desde el siguiente link: |
| ```text |
| https://github.com/dacarras/erce_2022_lsa/blob/main/ejemplo_problema_3_resultado_regional.rmd |
| ``` |
| ] ] |
| .pull_r_50_t_080[ |
| - Finalmente, todos los pasos revisados hasta ahora, los podemos juntar en un solo código. |
| - Desde la apertura de los datos, la creación de variables de clustering, la creación de variables, la estimación de resultados con valores plausibles, la combinación de las estimaciones realizadas, y la definición de la forma de presentación de resultados, la podemos agrupar en un mismo documento accionable. |
| ] |
background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100%
Transferibilidad y Reproducibilidad
.pull_l_50_t_100[]
.pull_r_50_t_080[]
background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100%
Transferibilidad y Reproducibilidad
.pull_l_50_t_100[]
.pull_r_50_t_080[]
background-image: url(img/background_03.jpeg) background-size: 100%
Transferibilidad y Reproducibilidad
.pull_l_50_t_100[]
.pull_r_50_t_080[]
class: inverse split-two
background-image: url(img/background_02.jpeg) background-size: 100%
.column[ .pull_l_50_1[]]
.column[]